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【新智元导读】OpenAIo1和o3模型的秘密,竟传出被中国研究者「破解」?今天,复旦等机构的这篇论文引起了AI社区的强烈反响,他们从强化学习的角度,分析了实现o1的路线图,并总结了现有的「开源版o1」。国内的一篇论文,引得全球AI学者震惊不已。为了实现像o1这样的大规模强化学习,研究LLM强化学习的ScalingLaw至关重要。
在当今时代大力发展数字经济的背景下,产业的数字化转型与升级被视为推动发展的主要源动力,是推动地区高质量发展的重要支柱。 2024 年 1 月 12 日,由昆山高新技术产业开发区、理光(中国)投资有限公司、理光中国研究院联合主办,以创新驱动发展战略为主导,聚焦数字化服务与革新的一系列活动在昆山阳澄湖畔圆满结束。据悉,该系列活动由理光中国研究院长三角分院�
中国研究人员介绍了一款名为CogVLM的强大开源视觉语言基础模型。该模型在视觉和语言信息的深度整合方面取得了显著的进展,通过引入可训练的视觉专家,在VLM预训练过程中提高了语言模型的视觉理解能力。CogVLM作为一款强大的开源视觉语言基础模型,通过创新的训练方法和深度整合策略,成功提高了视觉理解能力,为跨模态任务的性能提升开辟了新的途径。
中国的研究人员近期提出了一项名为ControlLLM的创新框架,旨在增强大型语言模型在处理复杂的现实任务时的表现。尽管LLMs在处理自主代理的规划、推理和决策方面已经取得了显著进展,但在某些情况下,由于用户提示不清晰、工具选择错误以及参数设置和调度不足,它们可能需要辅助工具。ControlLLM整合了各种信息源,以生成基于执行结果的全面有意义的回应。
视觉Transformer成为各类视觉任务如物体识别和图片分类的有效架构。这是因为自注意力可以从图片中提取全局信息卷积核大小限制了卷积神经网络只能提取局部信息。他们的贡献有:1)提出了紧凑高效的视觉Transformer模型DualToken-ViT,通过卷积和自注意力的优势实现有效的注意力结构;2)提出位置感知全局令牌,通过图像位置信息来增强全局信息;3)DualToken-ViT在相同FLOPs下在多个视觉任务上表现最好。
从真实场景中估计人体的三维结构是一项具有挑战性的任务,对于人工智能、图形学和人机交互等领域具有重要意义。现有的3D人体姿态估计数据集通常在受控条件下收集,具有静态背景,无法代表真实世界场景的多样性,从限制了用于真实应用的准确模型的开发。FreeMan的可用性预计将推动人体建模、计算机视觉和人机交互领域的进步,弥合了受控实验室条件与真实场景之间的差距。
研究人员最近在大型语言模型的指令调整方面取得了令人瞩目的进展。这一发现对于提高通用语言模型的性能和多模态指令响应能力具有重要意义。ImageBind-LLM展示了四个关键特点:这项研究的成果为大型语言模型的多模态指令响应能力提供了新的方法和思路,具有重要的实际应用潜力。
中国的研究人员提出了一种基于联邦学习的新型微X射线衍射图像筛选方法,旨在提高筛选效果同时保护数据隐私。工业矿物通过同步辐射X射线微衍射服务来检测其晶体杂质,包括结晶度和可能的杂质。这种创新系统的联邦学习能力将有助于消除数据交换的非技术障碍。
英特尔中国研究院、南京英麒智能科技+2023+探索创新日在南京市麒麟科技创新园举行,本次活动以“智·变+拓·界”为主题,展示了合作双方携手探索前沿技术创新,及其本土化、产业化应用的最+新成果。作为科技部和中国科学技术信息研究所《国家创新型城市创新能力评价报告2022》中排名全国第二的城市,南京有着深厚的创新底蕴。创新的脚步继续,英特尔中国研究院和南�
本周,一位来自中国的研究员郇真,以独立作者身份完成的研究成果,被世界最难发表数学期刊之一的ActaMathematica接收...此事报道后,引起了业内外的震动,作为顶级数学四大顶刊之一,过去我国大陆地区仅有9篇文章(由中国研究机构完成)被录取,其中有6位作者当选院士!...由于回应充满了童话气息,加上配图很具有生活氛围,因此被不少网友盛赞为浪漫,当然,更多的还是膜拜大神”......